Referatai, kursiniai, diplominiai

   Rasta 690 rezultatų

Monopolija
2011-04-14
Terminas „monopolija“ yra graikų kalbos kilmės, susidedantis iš dviejų žodžių: „monos“ reiškia „vienintelis“ ir „poleo“ reiškia „parduoti“. Monopolija tai viena is pasaulinių rinkų. Monopolija yra rinkos struktūra, kai yra vienintelis pardavėjas, kuris kontroliuoja visą rinką.
Ekonomika  Referatai   (19 psl., 173,74 kB)
ĮVADAS 1. Konkurencinis pranašumas 1.1. Konkurencijos ir konkurencingumo sąvokos, jų įvairovė 1.2. M.Porter‘io penkių konkurencinių jėgų modelis 1.3. Konkurencinių strateginių grupių žemėlapis ir jo teikiama nauda 1.4. Konkurencingumo analizė 2. UAB „Kosmelita“ veiklos tyrimas ir vertinimas 2.1. Bendrovės veiklos apibūdinimas 2.2. Bendrovės veiklą įtakojantys veiksniai 2.3. Rinkos tyrimas 2.3.1. Parduotuvės „Eurokos“ užimama padėtis kosmetikos ir tualeto reikmenų mažmeninės prekybos specializuotų parduotuvių rinkoje 20 2.3.2. Konkurentų analizė pagal strategines grupes 2.3.3. Parduotuvės konkurencingumo analizė 2.3.4. Konkurentų analizė pagal M. Porter‘io modelį 2.4. Vartotojų nuomonės tyrimas 2.4.1. Tyrimo apibūdinimas 2.4.2. Tyrimo rezultatų analizė 2.5. Konkurencinio pranašumo didinimo pagrindinės sritys ir galimybės IŠVADOS IR PASIŪLYMAI LITERATŪRA 1 priedas- Anketa Temos aktualumas. Pastaraisiais metais dažnai girdime kalbant apie įsikuriančias naujas įmones, bankrutuojančias senas ir, žinoma, konkurenciją tarp esančių. Šiandien plačiai vystantis verslui atsirandanti vis didesnė įmonių įvairovė sąlygoja didėjančią tarpusavio konkurenciją. Tai skatina ieškoti naujų būdų atlaikyti konkurenciją. Geras pirkėjo aptarnavimas yra vienas iš veiksnių, garantuojančių įmonės sėkmę, be to jis padeda įgyti tvirtą konkurencinį pranašumą, užtikrinti pelningumą ir sėkmę ateityje. Svarbiausias kokybės vertintojas yra vartotojas ir įmonės tikslas yra jį patenkinti. Tai įmanoma tik gerai pažinus savo klientus ir išsiaiškinus jų poreikius. Vartotojų poreikių žinojimas įgalina įmonę efektyviau juos patenkinti, todėl visi procesai turi vykti taip, kad vartotojas būtų laimingas ir sugrįžtų.
Vadyba  Diplominiai darbai   (43 psl., 401,53 kB)
Siekdama produktyvumo, organizacija turi sukurti ir išlaikyti griežtą vidinę dermę ir sanderme su aplinka. Tai gali būti pasiekiama veiksmingu strateginiu planavimu, pagrįstu aplinkos veiksnių kitimo krypties ir laiko bei pačios organizacijos elgesio aiškiu supratimu. Verslo organizacija, siekdama sėkmės, turi sugebėti nuolat atsižvelgti į besikeičiančią aplinką. Ji privalo numatyti išorinių veiksnių poveikį ir užimti tokią pozicija, kad palankių galimybių dėka įgautų pranašumą ir išvengtų grėsmių, susijusių su aplinkos permainomis.
Administravimas  Kursiniai darbai   (34 psl., 57,33 kB)
IĮ „Saugūs kompiuterių tinklai“ įkurta 2008 rugsėjo 4 dieną. Įmonė nėra didelė, todėl ši įmonės rūšis jai tinka labiausiai. Šiaulių miestas yra didelis, o įmonių, tokių kaip „Saugūs kompiuterių tinklai“ yra tik 3, tačiau jos orientuotos nevien į tinklų projektavimą, serverių konfigūravimą. Mūsų įmonės dėmesys telkiamas vien į kompiuterių tinklus, o tai leidžia tam skirti daugiau dėmesio ir atlikti savo siūlomas paslaugas kurkas geriau nei konkurentai gali atlikti. Taip pat ir pigiau. Šios įmonės vadovas baigęs magistrantūros studijas, įgijo vadybos kvalifikaciją. Šioje srityje turi 3 metus darbo stažo bei tinklų projektavime, ir serverių konfigūravime – daugiau nei 6 metus. Nereikia nei abejoti, kad mūsų įmonė pajėgs Jums suprojektuoti ir eksploatuoti kompiuterių tinklą pačiu Jums optimaliausiu variantu. Įmonė „Saugūs kompiuterių tinklai“ gali apmokyti klientus kaip naudotis mūsų sukonfigūruota programine įranga, kad darbas vyktų sklandžiai, patogiai bei greitai.
Ekonomika  Kursiniai darbai   (30 psl., 247,6 kB)
Krizė Japonijoje
2010-12-03
Šiandien daug kalbama apie pasaulinę ekonominę krizę, kas ją sukėlė, ieškoma kaltų. Tačiau pasaulis matė ne vieną tokią krizę – didesnę ar mažesnę. Dažnai krizės priežastys būna tos pačios: nepagrįstas skolinimas(-is) ir per didelis vartojimas. Pasaulio ekonominė krizė, kuri prasidėjo 2008 m. ir pasireiškė BVP mažėjimu. Krizę sukėlė ilgalaikių pokyčių naftos rinkos kainodaroje bei su ja susijusiose sferose. Japonijoje staigus ekonomikos nuosmukis 2008 m. pabaigoje daug kam buvo didelė ir nemaloni staigmena, sumažėjus eksporto apimtims ir vartojimui.
Vadyba  Referatai   (18 psl., 114,89 kB)
Ateities sandoriai
2010-11-24
Išvestiniai instrumentai šiuo metu yra modernių finansų rinkų paskutinis mados žodis. Išvystytų, brandžių vertybinių popierių rinkų patirtis liudija, kad išvestiniai vertybiniai popieriai labai pagyvina visą vertybinių popierių rinką, suteikia jai daugiau mobilumo, įvairumo, lankstumo. Sandoriai su išvestiniais vertybiniais popieriais suteikia daugiau galimybių manevruoti nei sandoriai su tikraisiais vertybiniais popieriais, suteikia galimybę smarkiai sumažinti investuotojo riziką ir padidinti rinkos likvidumą. Pagal Lietuvos banko apibrėžimą, išvestiniai finansiniai instrumentai – sandoriai, sudaromi vieno ar daugiau pirminių finansinių instrumentų (akcijos, jų paketai, akcijų indeksai, fiksuotos palūkanų normos vertybiniai popieriai, nacionalinė ir užsienio valiuta, palūkanas kaupiantys instrumentai (indėliai ar paskolos)) pagrindu, kai išvestinių finansinių instrumentų objekto ateities kaina išvedama iš pirminių instrumentų objekto kainos, esančios rinkoje sandorio sudarymo metu priklausomai nuo pinigų laiko vertės (palūkanų normos) ir opcionų atveju, numatomo kainų pokyčio (angl. volatility).
Finansai  Referatai   (19 psl., 141,26 kB)
Energetikos valdymas. Energetikos valdymo sistema. Energetikos valdymo institucijos, jų uždaviniai, funkcijos. Energetikos įmonės, jų rūšys. Nacionalinės energetikos strategijos pagrindinės nuostatos. Administraciniai teisiniai legitimus režimai energetikoje. ES vaidmuo objektyvuojant energetikos teisę.
Pramonė  Pateiktys   (108 psl., 2,2 MB)
Atsargų apskaita
2010-05-05
Pagrindinės sąvokos. Atsargų įvertinimas. Atsargų įvertinimas grynąja galimo realizavimo verte. Atsargų klasifikavimas. Atsargų priėmimo tvarka ir užpajamavimas (pirminiai dokumentai). Atsargų įkainojimas. Atsargų apskaitos būdai. Atsargų priėmimo tvarka Atsargų inventorizacija. Atsargų nurašymas. Žaliavų išdavimo operacijos nuolat apskaitomų atsargų būdu. Žaliavų išdavimo operacijos periodiškai apskaitomų atsargų būdu. Atsargų atsivežimo išlaidos. Atsargų pirkimo diskontų apskaita. Pirktų prekių grąžinimai ir nukainojimai. Prekių nukainojimai. Prekių atsivežimo išlaidos.
Apskaita  Kursiniai darbai   (24 psl., 38,28 kB)
Vargu ar rasime šiandien žmogaus veiklos sritį, kurioje galima būtų apsieiti be pinigų. Pinigais apmokama už prekes, paslaugas, grąžinamos skolos, taupoma ir t.t. Pinigai ir su jais susiję dalykai nuolat nagrinėjami, nes nė vienas ekonomikos reiškinys arba procesas negali būti paaiškintas be kainos, o pastaroji yra pinigų funkcionavimo rezultatas. Pinigai yra ne tik ekonomikos sistemos elementas, bet ir visus ūkio subjektus jungianti grandis, sąlygojanti gamybos plėtrą ir prekių bei paslaugų judėjimą, geresnį gamybos pajėgumų, tarp jų ir darbo jėgos, panaudojimą. Nuo jų priklauso ir šalies ekonominė padėtis. Mokėjimas manevruoti ir disponuoti pinigais, turi padėti pasirinkti optimalias verslo sritis, priimti ekonominius sprendimus.
Ekonomika  Referatai   (18 psl., 46,16 kB)
Šiuolaikinis verslas atsidūrė dinamiškoje aplinkoje, kurioje pokyčiai yra pastovus reiškinys. To pasėkoje įmonėms atsirado būtinybė nustatyti savo tikslus bei planus jiems pasiekti. Tai kiekvienoje įmonėje tapo besitęsiančius procesu. Tam, kad sėkmingai veikti toliau ir nustatyti orientaciją į ateitį reikia įvertinti esamą padėtį. Taip ir šiuo, viešbučio "Perkūno namai" atveju reikia atlikti esamos rinkos tyrimą. Vienas iš informacijos šaltinių tai marketingo tyrimas.
Administravimas  Kursiniai darbai   (18 psl., 61,24 kB)
Gyvendami technologiniame amžiuje, galime lengvai pastebėti kaip spartėja mūsų gyvenimas, kaip vystosi inovacijos, kokią neigiamą ar teigiamą įtaką tai turi Lietuvos ūkiui ir jo vystymuisi. Lietuvos ūkis ir jo struktūra yra neatsiejama šalies dalis, todėl yra labai svarbu skirti atitinkamą dėmesį ūkiui ir jo plėtrai.
Ekonomika  Kursiniai darbai   (31 psl., 598,79 kB)
Atsargų apibūdinimas, jų rūšys, vaidmuo įmonėje. Atsargų apskaitos būdai. Periodiškai apskaitomų atsargų būdas. Nuolat apskaitomų atsargų būdas. Atsargų įkainojimo metodų rūšys ir jų taikymo ypatumai. FIFO metodas. LIFO metodas. Vidutinių kainų metodas. Konkrečių kainų metodas. Atsargų apskaitos metodų palyginimas. AB „Vilniaus kailiai“ atsargų apskaitos metodų taikymas. Įmonės aprašymas. Taikomi atsargų apskaitos būdai ir metodai.Išvados ir siūlymai.Literatūros sąrašas.
Finansai  Kursiniai darbai   (29 psl., 61,62 kB)
Šie metodai turi labai lėtą konvergavimą, bet teoriškai jie gali įveikti vietinį minimumą (local minima.) Kitas trūkumas yra tas, kad vienas turi valdyti daugybę vidinių kintamųjų (kiekvienam svoriui nustatyti triukšmo periodus), kas nėra labai efektyvu. Arba apibrėžti tik išorinius kintamuosius - tokius kaip įėjimo signalas (input), norimas signalas ir žingsnio dydis. Iš pragmatiškos požiūrio pusės labai pageidaujami būtų taip vadinami on-line (tiesioginiai) algoritmai, t.y. algoritmai, kur atskiram pavyzdžiui svoriai kaskart būtų atnaujinami. Bet žvelgiant iš (annealing) modeliavimo pusės į stochastinę on-line atnaujinimo metodų prigimtį , jų realizavimas nebūtų efektyvus. Dėl šių priežasčių bus bandoma atlikti tokį eksperimentą: pridėti triukšmus prie norimo signalo ir eksperimentiškai ištirti tokios procedūros privalumus. Triukšmas taip pat buvo naudojamas gradiento perdavimo (descent) procedūrose. Holmstrom išanalizavo statinio BP algoritmo [Holmstrom and Koistinen, 1992] apibendrinimo galimybę, kuomet atsitiktinis triukšmas įvedamas į išorinius signalus. Šie bandymai parodė, kad apibendrinimas gali būti pagerintas naudojant bandomuosiusose (training) duomenyse papildomus triukšmus. Matsuoka pademonstravo, kad ir triukšmo įvedimas į vieną įėjimo signalą gali pagerinti apibendrinimą (generalization) [Matsuoka, 1992]. Abu autoriai susikoncentravo tik ties tinklo apibendrinimo galimybe, tačiau jie nenagrinėjo triukšmų poveikio mokymosi greičiui ir išėjimo iš local minima galimybės. II Mokymosi su papildomais triukšmais atitinkamame signale analizė II.1 Klasikinis stebimas mokymasis Šioje dalyje kaip mokymosi sistemos prototipas yra naudojamas daugiasluoksnis perceptronas (perceptron) (MLP) su dviem lygiais. Tačiau išvados gali būti atvaizduojamos atsikartojančiose topologijose. Šiame tinkle, xk aprašo iėjimo vektoriaus vieną elementą; yi yra išėjimo lygio i-tasis išėjimas; Wij nusako svorius tarp paslėpto ir išėjimo sluoksnių; Vjk yra svoris tarp įėjimo ir paslėpto sluoksnio; ir Pj nusako paslėpto sluoksnio aktyvavimą. Pateiktas čia apmokymo algoritmas - tai atgalinio mokymo (backpropagation) (BP) algoritmas [Rumelhart et al, 1986]. Tegul di(t) žymi kelis norimus išėjimo neurono i laiko momentu t atsakymus, kur t yra diskretaus laiko indeksas. Galima apibrėžti klaidos signalą, kaip skirtumą tarp norimo atsakymo di(t) ir turimo atsakymo yi(t). Tai nusakomo (1) formulė: Pagrindinis mokymosi tikslas yra minimizuoti kainos funkciją, kurią nusako klaidos signalas ei(t), taip, kad turimas kiekvieno išėjimo neurono atsakymas tinkle statistikine prasme artėtų prie norimo atsakymo. Kriterijus naudojamas kainos funkcijai yra Vidurkio-Kvadrato-Klaidos (Mean-Square-Error) (MSE) kriterijus, apibrėžiamas kaip klaidos kvadrato sumos vidurkio-kvadrato reikšmė [Haykin, 1994]: Kur E yra statistikinis tikimybės operatorius ir sumuojami visi išėjimo sluoksnio neuronai (i=1,…,M). Kainos funkcijos J minimizavimas atsižvelgiant į tinklo parametrus lengvai g.b. formuluojamas gradiento mažinimo (gradient descent) metodu. Šios optimizavimo procedūros problema yra ta, kad jai reikia žinių apie neapibrėžtų procesų, generuojančių pavyzdžius, statistikines charakteristikas. Praktiškai tai gali būti apeita, optimizavimo problemai surandant artimą sprendinį. Klaidos kvadratų sumos momentinė reikšmė (Instantaneous value of the sum of Squared Errors) (ISE) yra pasirinkimo kriterijus [Haykin, 1994]: Po to tinklo parametrai (svoriai) yra pritaikomi ε(t). Faktiškai ši procedūra vadovaujasi taip vadinamu LMS algoritmu, kuomet svoriai yra atnaujinami kartu su kiekvienu pavyzdžiu [Widrow and Hoff, 1960]. II.1 Mokymasis su norimu triukšmingu signalu Vietoj to, kad svorių pritaikymui naudoti norimą signalą di(t), kaip norimas signalas išėjimo neuronui i imamas naujas signalas di(t)+ ni(t), kur ni(t) yra triukšmo periodas. Šiam triukšmo periodui priskiriamas nulinės reišmės baltas triukšmas su σ2 pokyčiu (variance) , nepriklausančiu nei nuo įėjimo signalo xk(t) nei nuo norimų signalų di(t). Neapibrėžtas triukšmo perdavimas yra priskiriamas Gauso ar vienarūšiam perdavimui. Čia norima įrodyti, kad šis naujas norimas signalas neįtakoja galutinės svorių reikšmės statistikine prasme. Tai užtikrina, kad nauja savybė sprendžia originalią optimizavimo problemą. Turint naujus norimus signalus, MSE (4) lygties gali būti perrašyta taip: Nėra sunku įrodyti [Richard and Lippmann 1991; White, 1989; Haykin, 1994], kad (4) lygtis yra lygi Kur ‘|’ simbolis žymi sąlygines galimybes (probabilities), ir 'var' yra kitimų (variance) sutrumpinimas. Pastebėkite, kad antras periodas dešinėje (5) lygties pusėje prisidės prie bendros klaidos J ir koks ir bebūtų mokymosi progresas, jis neįtakos galutinės svorių reikšmės, kadangi jis nėra tinklo svorių funkcija. Optimali svorių reikšmė yra apsprendžiama tiktai pirmo (5) lygties periodo. Kuomet triukšmas yra nulinės reikšmės baltas triukšmas ir jis nepriklauso nei nuo norimo, nei nuo įėjimo signalų, mes turime (6) lygtis rodo, kad triukšmas iš lygties, kuri apibrėš galutines svorių reikšmes, dingsta, taigi mokymassi su norimo triukšmo signalu duos rezultatų, originalios optimizavimo problemos sprendimo prasme, t.y. be triukšmo pridėjimo prie norimo signalo. (learning with the noisy desired signal will yield in the mean the solution for the originaloptimization problem, i.e., without the noise added to the desired signal.) Reiktų konstatuoti, kad ši išvada galioja visoms architektūrų rūšims.Atlikimo funkcijai apibrėžti reikalingi tik išoriniai matavimai (MSE), ir tai nėra susiję nei su topologija nei su kainos funkcijos apibrėžimo būdu (statiniu ar kintamu). Nors šis sprendimas yra patenkinamas, reikia prisiminti, kad mus domina on-line algoritmas, kur yra mokymosi dinamika, t.y. kaip mokymosi progresas yra veikiamas triukšmų. II.3 On-line algoritmas mokymuisi veikiant norimam triukšmingam signalui Reiktų pažymėti, kad atliekamos, modifikacijos, jokiais būdais neveikia atgalinio mokymosi algoritmo realizacijos, kadangi yra modifikuojamas tik signalas, kuris yra įvedamas kaip norimas rezultatas. Taigi, siūlomos modifikacijos gali būti taikomos dar neegzistuojančioms modeliavimo sistemoms. Svarbi problema, kaip modeliavimo metu valdyti triukšmų kaitą (variance). Dėl to tolimesniame skyriuje bus apžvelgiama tiukšmų įtaka momentiniam gradientui. II.4 Norimo triukšmingo signalo gradiente analizė. Svorinio vektoriuas pritaikymo statiniame BP algoritme formulė, tiklui atvaizduotame 1 pav. norimame signale be triukšmų yra [Hertz et al.,1991] Svoriams tarp paslėpto sluoksnio ir išorinio sluoksnio, ir Svoriams tarp iėjimo sluoksnio ir paslėpto sluoksnio, kur ŋ yra žingsnio dydis. Su triukšmingu norimu signalu, ISE (3) lygties tampa: Lygtyse (7) ir (8) įrašant naują reikšmę εnoisy(t), gausime lygtis Palyginus lygtis (7) su (10) ir (8) su (11) daroma išvada, kad triukšmo pridėjimo prie norimo signalo poveikis, tai extra stochastinio periodo svoriniame vektorių taikyme įtraukimas, kas gali būti modeliuojama kaip pridėtinis momentinio gradiento triukšmas (pertirbation) betriukšminiam atvejui. Stochastinio periodo bendra forma Kur N(t) yra veiksmo funkcija gauta pakeitus originalią klaidą d(t)-y(t) įvestu triukšmu n(t). Panagrinėkime papildomų periodų (extra terms) statistines savybes (10) ir (11) lygtyse ir pastebėkime kaip jos veikia svorinių vektorių statistiką. Bet pirmiausia, apibrėžkime atsitiktinius kintamuosius: Jeigu atsitiktiniai kintamieji ir nepriklauso vienas nuo kito, ir g ir f funkcijos yra Borelo funkcijos, tuomet f ir gtaip pat yra nepriklausomos [Feller, 1966]. Realiausios funkcijos f(x) įskaitant sigmoido funkciją, plačiai naudojamą neuroniniuose tinkluose yra Borelio funkcijos. Taigi, galima daryti išvadą, kad (10) ir (11) lygtyse triukšmas n(t) nepriklauso nuo O taip pat ir nuo Todėl gali būti užrašytos papildomų periodų (extra terms) tikimybės ir Jų kitimas (variance) ir Iš (14) ir (15) lygties galima daryti išvadą, kad nulinės reikšmės atsitiktinis triukšmas norimame signale nedaro įtakos svoriniams vektoriams, taigi pagrindinė papildomo stochastinio periodo (extra stochastic term) svorio atnaujinimo reikšmė yra nulis. Iš (16) ir (17) lygties daromos dvi svarbios išvados: triukšmas pridėtas prie norimo signalo veikia svorio atnaujinimo kitimą proporciškai kiekvieno svorio jautrumui. Tai reiškia, kad atskiro triukšmo šaltinis išėjime yra išverčiamas į skirtingus triukšmų stiprumus kiekvienam svoriui. Antra, žingsnio dydis arba išorinio triukšmo šaltinio kitimas valdys papildomų periodų (variance of the extra terms) svoriniuose vektorių prisitaikymo formulėse kitimą, gaunamą pridedant triukšmą prie norimo signalo. Pastebima, kad, kai = 0 arba triukšmo kitimas yra nulis, tuomet stochastinis periodas (stochastic terms) išnyksta - lieka tik originalus svorio atnaujinimas (t.y. sprendžiama originali optimizacijos problema). Šie aspektai ir idėjos gautos iš globalios optimizacijos pateikia empirines taisykles išorinių triukšmų šaltinių valdymui, gaunat reikšmingus rezultatus. Modeliavimo pradžioje norėtųsi svoriams uždėti atsitiktinius trikdžius (perturbation), tam, kad būtų leista algoritmui pabėgti iš vietinio minimumo (local minima.). Tačiau artėjant prie adaptacijos pabaigos trikdžių (perturbation) kitimas turi būti sumažintas iki nulio taip, kad svoriai galėtų pasiekti reikšmes duotas originalios optimizacijos problemos. Toliau bus naudojamas (annealing) tvarkaraštis, pasiūlytas Moody [Darken, Chang, and Moody, 1992] Kur o yra inicijuojamo žingsnio dydis, c yra paieškos laiko konstanta, ir NI - iteracijos numeris. Šių konstantų reikšmės turės būti apibrėžtos eksperimentiškai, kadangi jos priklauso nuo problemų. III Modeliavimo rezultatai Patvirtinant anksčiau atliktą analizę, modeliavimo rezultatai bus pateikiami dviem pavyzdžiais. Vienas jų naudoja dviejų-lygių MLP, taip vadinamos lygiškumo problemos (parity problem), kuri buvo pademonstruota vietinio minimumo (local minima) atveju, pažinimui [Rumelhart et al, 1986]. Iš modeliavimo rezultatų bus matyti, kad mokymasis labiausiai gali būti pagerintas naudojant numatytą metodą (proposed approach) ir globalų minimumą, pasiektą statistikine prasme. Kitas pavyzdys naudoja dinaminį neuroninį tinklą TDNN [Waibel et al., 1989] laiko signalų modeliavimui. Antro modeliavimo rezultatai taip pat patvirtina ankstesnę analizę. III.I Eksperimentai su MLP Spresime 3 bitų lygiškumo problemą. Tinklo dydis 3-3-1, t.y. 3 įėjimo neuronai, 3 paslėpti neuronai, ir 1 išėjimo neuronas. Netiesiškumas (nonlinearity) yra logistinė funkcija. Tiesioginis atgalinis mokymas (backpropagation) yra naudojamas abiem atvejais. Buvo pridėtas Gauso (Gaussian) triukšmas su  =0.001 prie norimo signalo ir parinkti atitinkami parametrai 18 Lygtyje: c= 500 ir o= 0.3. Rezultatai parodyti 2 paveikslėlyje. Stora linija vaizduoja mokymasi su triukšmingu norimu signalu, o punktyrinė linija - su originaliu norimu signalu. Šis pavyzdys rodo, kad mokymasis artėja prie lokalaus minimumo, (local minimum) kuomet naudojamas originalus norimas signalas, bet naudojant triukšmingą norimą signalą mokymasis pasiekia globalų minimumą (global minimum) . Svarbu pabrėžti, kad mokymasis su originaliu signalu, naudoja pastovų žingsnio dydį, kai tuo tarpu signalo su triukšmais žingsnis yra gaunamas iš (18) lygties. Naudojant skirtingus žingsnio dydžius ir skirtingus pradinius (initial) svorius, buvo pasiekti panašūs rezultatai. Tam, kad patvirtinti šio algoritmo konvergavimo galimybę, buvo remiamasi Monte Carlo modeliavimai su 100 bandymu. Rezultatai pavaizduoti 3 Paveiksle, kur punktyrinė linija yra 100 veiksmų rezulatai originaliam signalui, o stora linija - 100 veiksmų rezulatatai triukšmingam signalui. Šiame eksperimente, svoriai yra parenkami atsistiktinai, o žingsnio dydis o atsitiktinai parenkamas iš intervalo [0,1, 0,7]. Kuomet globalus minimumas (global minimum) yra 0, tuomet yra lengva paskaičiuoti reikšmę ir pokytį (mean and variance) 100 galutinių klaidų, kurios pateiktos 1 Lentelėje. Dar daugiau, mokymasisi su triukšmingu signalu laike 99% priartėjo prie globalaus minimumo, o su originaliu signalu tik 26%. Iš 1 Lentelės, galima daryti išvadą, kad su triukšmingu signalu, mokymasis konverguoja į globalų minimumą; bet su originaliu signalu, mokymasis statistikine prasme nekonverguoja. Taigi, iš šių modeliavimo rezultatų galima daryti išvadą, kad triukšmingas signalas leidžia mokymosi algoritmui išeiti iš lokalaus minimumo (local minima). III. II Eksperimentai su dinaminiu neuroniniu tinklu III.I dalyje buvo pademonstruoti statinio neuroninio tinklo modeliavimo rezultatai. Tam, kad patvirtinti, jog aprašytas metodas taip pat veikia ir dinaminiuose neuroniniuose tinkluose. Dinaminės sistemos modeliavimui bus naudojamas TDNN [Waibel et al.,1989]. Bus nagrinėjama tokia sistema, Kur ',' žymi diferencijavimo operatorių. Sistemos įėjimai yra sinusoidžių aibė, Su atsitiktine faze l.. 4 ir 5 Paveikslėliuose vaizduojami sistemos įėjimo ir atitinkamai normalizuoti išėjimo signalai. TDNN tinklo struktūra demonstruojama 6 Paveikslėlyje, kur naudojamas keturių lygių vėlinimas. Šiame tinkle, kaip įėjimai į paslėptą lygį naudojami tik du įėjimo signalai x(t) ir x(t-4). Netiesiškumas (nonlinearity) paslėptuose neuronuose - tai logistinė funkciją. Išėjimas turi vieną tiesinį neuroną. Mokymosi algoritmas - tai BP, kur pavyzdžių klaidos surandamos atimant tinklo išėjimą y(t) iš sistemos d(t) išėjimo. Mokymosi kreivės pavaizduotos 7 Paveikslėlyje, kur triukšmo signalo žingsnio dydis surandamas naudojant (18) Lygtį, kur c=10, 0.01, ir triukšmo kitimas 2 =0.001 . Aiškiai matyti, kad su triukšmingu signalu konvergavimas yra greitesnis ir pasiekiamas žemesnis MSE. Naudojant skirtingus žingsnio dydžius ir svorius, pasiekiami panašūs rezultatai su MSE minimumu lygiu 0,0091. Paveikslėlyje 8 pavaizduotos mokymosi kreivės 100 mokymosi veiksmų, kur žingsnio dydis atsitiktinai parenkamas iš intervalo [0,1, 0,01], o svoriai taip pat yra atsitiktiniai skaičiai. Kadangi nėra žinomas šios problemos globalus minimumas, todėl naudojamas MSE minimali reikšmė 0,0091 kaip globalaus minimumo įvertis. 2 Lentelė atspindi statistikinius rezultatus 100 eksperimentų. 72% (trails) su triukšmingu signalu pasiekė globalų minimumą, ir tik 8% (trails) pasiekė globalų rezultatą su originaliu signalu. Daroma išvada, kad mokymasisi su triukšmingais signalais yra mažiau nepastovus ir mokymosi kreivės taip pat yra daug lygesnės. (smoother) IV.Discussion Eksperimentiškai buvo pademonstruota, kad mokymasis su triukšmingais signalais padidina pastovaus žingsnio dydžio BP algoritmo paieškos galimybes. Tai yra pasiekiama be papildomos kainos algoritmų realizavimo perioduose (This is accomplished at no extra cost in terms of algorithm implementation,), kadangi naudojamas tiesioginis atgalinis mokymas (straight backpropagation.) Papildomos savybės yra gaunamos įvedant nulinės reikšmės valdomo kitimo Gauso triukšmą ir žingsnio dydžio nustatymui pasinaudojant (18) Lygtimi. Buvo pademonstruota, kad triukšmo pridėjimas prie norimo signalo svorių atnaujinimo formulėse prideda nulinės reikšmės stochastinį periodą (that adding noise to the desired signal adds a zero mean stochastic term in the weightupdate formulas.). Nors atskiras triukšmo signalas ir yra įvedamas į norimą signalą, tačiau stochastinio periodo kitimas kiekvienam tinklo svoriui skiriasi (proporcingai kiekvieno svorio jautrumui). Dar daugiau, šio periodo kitimas tiesiogiai valdomas žingsnio dydžio arba išorinio triukšmo šaltinio kitimo. Tai reiškia, kad triukšmo pridėjimas prie norimo signalo yra labai paprasta ir efektyvi procedūra mokymosi proceso ištraukimo iš lokalaus minimumo. Kitimas arba žingsnio dydis turi būti parinktas (anealing) pritaikymo metu. Parinkimo (anealing) realizavimui buvo panaudota Moodžio paieška ir konvergavimo procedūra, tačiau kiekvienai problemai spręsti parametrai turi būti surandami eksperimentiškai. Žingsnio dydžio planavimas, toks, kad būtų įveiktas lokalus minimumas, išlieka atviras klausimas ne tik šiame metode, bet taip pat ir kituose stochastiniuose algoritmuose tokiuose kaip sumodeliuotas parinkimas (simulated annealing) [Kirkpatrick et al., 1983]. Mokymosi algoritmų lankstumo padidinimui yra siūlomi du skirtingi žingsnių dydžiai, vienas gradientui ir kitas - triukšmui. Ši procedūra turi neišvengiamą jungtį su globaliu optimizavimo metodu, vadinamu stochastiniu funkciniu nesklandumų šalinimu (stochastic functional smoothing) [Rubinstein, 1981 and 1986]. Priede aiškinama, kad tiesioginė stochastinio funkcinio nesklandumų šalinimo versija sutrikdo gradientą kartu su triukšmo periodu proporcingai Hesano paviršiui. ( an on-line ver-sion of stochastic functional smoothing perturbs the true gradient with a noise term proportional to the Hessian of the performance surface.) Kuomet signalas pridedamas prie norimo signalo, tikrinis (true) gradientas taip pat yra paveikiamas triukšmų periodo. Šiuo atveju poveikis yra proporcingas naujos veikimo funkcijos gradientui, kuris gaunamas iš originalaus skirtumo tarp d(t) ir y(t), kartu su įvestu triukšmu. Šis paviršius yra susijęs su originaliu, bet gali ir žymiai skirtis. Taigi, kuomet triukšmų šaltinis paprastai yra nustatomas į nulinę Gauso reikšmę, galima tikėtis mažiau optimalių rezultatų, lyginant su stochastinės funkcijos lyginimu (stochastic functional smoothing.). Tačiau algoritmo paprastumas ir geras veikimas gautas eksperimentuose skatina toliau dirbti prie šio metodo. Priedas Šio priedo tikslas yra susieti triukšmo pridėjimą prie norimo signalo naudojant stochastinį funkcinį lyginimo metodą, kuris yra globali optimizacijos procedūra. A.I Stochastinio funkcinio lyginimo optimizacijos apžvalga Stochastiniame funkciniame lyginime, originali neišgaubta funkcija yra perkeliama pagalbinės lyginimo funkcijos, kuri turi kai kurias optimizavimo savybes (t.y. atskiras minimumas). Dirbant su lyginimo funkcija, gali būti atsrastas optimalios problemos globalus minimumas . Lyginimo kainos funkcijos klasė parametrizuota ß yra apibrėžiama kaip [Rubinstein, 1981 and 1986] Kur ß yra valdymo parametras, o y yra atsitiktinis dydis. Dėl J ˆ (wtam, kad būti naudingam originaliai optimizacijai, h ˆ (v impulso atsakymas turi tenkinti keleta sąlygų [žr. Rubinstein, 1981 ir 1986 detaliau], taip, kad parametras apsprendžia lyginimo taikomo J(w) laipsnį. Dideliam lyginimo poveikis yra didelis ir atvirkščiai. Kuomet  0 J ˆ () = J , tuomet nėra lyginimo. Intuityviai aišku, kad norint išvengti lokalaus minimumo, optimizacijos pradžioje  turi būti pakankamai didelis. Tačiau siekiant optimumo lyginimo efektyvumas turi būti mažinamas leidžiant ß artėti prie nulio. Taigi minimumo taške w* laukiamas sutapimas tarp J(w) ir J ˆ ( Atitinkamai, konstruojant iteratyvią w* paieškos procedūrą, yra reikalinga lyginimo funkcijų aibė J ˆ(ß s=1,2,...... Jei signalo atsakymo dalis yra išrenkama kaip daugianormalinė funkcija su dydžiu n ir kitimu ß, tai Lyginimo kainos funkcijos gradientas gali būti įvertintas taip [Styblinski and Tang, 1990] Kur N yra pavyzdžių su daugybe kintamųjų iš (23) Lygties skaičius. Taigi, lyginimo kainos funkcijos gradientas gali būti randamas iš originalios kainos funkcijos. A.II Tiesioginė stochastinės lyginimo funkcijos Optimizavimo realizacija Susiejami triukšmo norimame signale poveikis ((10) ir (11) lygtys) su tiesiogine lyginimo funkcinių gradientų realizacija ((24) Lygtis)). Bus taikoma stochastinės aproksimacijos savybė [Robbins and Monro, 1951]. Kuomet ISE aproksimuoja (stochastine prasme) į MSE ir gradiento operatorius yra tiesinis operatorius, lyginimo kainos funkcijos gradientas εˆ gali būti įvertintas pagal analogiją su Lygtimi (25), taip Dėl supaprastinimo, čia yra ignoruojamas diskretinio laiko indeksas t. Reiktų pabrėžti, kad iš L.(24), kuri atspindi originalios stochastinės lyginimo funkcijos optimizacijos artėjimą prie L.(26), kuri yra tiesioginis L.(24) įvertis, tik vienintelė stochastinės aproksimacijos savybė buvo taikoma taip, kad būtų garantuotas tiesioginio įvertinimo stabilumas [Robbins and Monro, 1951; Kusher and Calrk, 1978; Wang and Principe, 1995]. Tiesioginis vienpusisi įvertis naudojamas L.(26) yra pagrindas gradiento įverčio naudojamo LMS ir BP algoritmuose. L.(26) išreiškia įvertinimą ε(w) gradiento, kuomet w yra paveikiamas atsitiktinio kintamojo βv j . Šis metodas praktiniam realizavimui yra per brangus, kadangi svoriai turi būti veikiami (gradiento skaičiavimui pageidaujamas antras tinklas). Taigi, šis metodas tiesiogiai nėra įgyvendinamas. Realizacijos supaprastinimui siūloma atlikti Teiloro seriją ekspansijų apie w, ir antrame etape jį suskaidyti. Literatūra 1. Darken, C., Chang, J., and Moody, J., “Learning Rate Schedules for Faster Stochastic Gradient Search,” IEEE Neural Networks for Signal Processing, 1992. 2. Fahlman, S., “Fast-Learning Variations on Back-Propagation: An Empirical Study,” In Proc. Of 1988 Conn. Model Summer School. 3. Feller, W, An Introduction to Probability Theory and Its Applications, Vol. 1, 2rd ed. Wiley, NewYork, 1966. 4. Haykin, S, Neural Networks---A Comprehensive Foundation, Macmillan College Publishing Company, New York, 1994. 5. Hertz J., Krogh A., Palmer R. G., “Introduction to the theory of neural computation,” Addison-Wesley,1991. 6. Hinton G. E., “Connectionist learning procedure,” In machine learning: Paradigms and methods, J. G. Carbonell, ed., pp. 185-234. MIT Press, Cambridge, MA, 1989. 7. Holmstrom L., and Koistinen, P., “Using Additive Noise in Back-Propagation Training,” IEEE Trans. on Neural Networks, Vol. 3, No.1, 1992. 8. Kirkpatrick, S., et. al., “Optimization by simulated annealing,” Science 220, 671-680. 9. Krogh, A. and Hertz, J., “Generalization in a Linear Perceptron in the Present of Noise,” J. Phys. A: Math. Gen. 25(1992) 1135-1147. 10. Kushner, H., “Asymptotic Global Behavior for Stochastic Approximation and Diffusions with Slowly Decreasing Noise Effects: Global Minimization via Monte Carlo,” SIAM J. APPL.MATH. Vol. 47, No. 1 Feb., 1987. 11. Kushner, H, and Clark, D. S., Stochastic Approximation Methods for Constrained and Uncon-strained Systems, Springer-Verlag, New York, 1978. 12. Matsuoka, K., “Noise Injection into Inputs in Back-Propagation Learning,” IEEE Trans. Systems, Man, and Cybernetics, Vol. 22, No. 3, 1992. 13. Richard M., Lippmann R. P., “Neural network classifiers estimate Bayesian a posteriori probabil-ity,” Neural Computation, 3, 461-483, 1991. 14. Robbins, H., and S. Monroe, “A stochastic approximation method,” Annals of Mathematical Sta-tistics 22, 1951. 15. Rognvaldsson, T., “On Langevin Updating in Multilayer Perceptrons,” Neural Computation, 6.916-926, 1994. 16. Rubinstein, R., Simulation and the Monte Carlo Method, Wiley,1981. 17. Rubinstein, R., Monte Carlo Optimization, Simulation and Sensitivity of the Queueing Networks,Wiley, 1986. 18. Rumelhart et al, Parallel Distributed Processing, Vol.1, MIT Press, 1986. 19. Styblinski, M.A., and Tang, T.-S, “Experiments in Nonconvex Optimization: Stochastic Approxi-mation with Function Smoothing and Simulated Annealing,” Neural Networks, Vol.3, 1990. 20. Szu, H., “Fast simulated annealing,” AIP conf. Proc. 151:Neural Networks for Computing, Snow-bird, UT, 1986. 21. Waibel, A., T. Hanazawa, G. Hinton, K. Shikano, K. J. Lang, “Phoneme recognition using time-delay neural networks,” IEEEE Trams. ASSP-37, 1989. 22. Wang, C., and J. C. Principe, “On-line stochastic functional smoothing optimization for neural network training, submitted to Neural Networks, 1995. 23. Werbos, p., “Generalization of backpropagation with application to a recurrent gas market model,” Neural Networks, 1, 339-356. 24. Widrow, B., and Hoff, M., “Adaptive switching circuits,” IRE WESCON Convention Record, pp.96-104, 1960.
Informatika  Kursiniai darbai   (164,25 kB)
Įmonės charakteristika. Įmonės situacijos analizė. Įmonės mikroaplinkos analizė. Rinkos segmentavimas. Tiekėjai. Makroaplinkos analizė. SWOT. Tikslų nustatymas. Marketingo strategijų formulavimas. Marketingo veiksmų planas. Išvados ir rekomendacijos.
Vadyba  Analizės   (30 psl., 76,24 kB)
Paslaugų sfera yra viena perspektyviausių, sparčiai besiplėtojančių ūkio šakų. Ši sfera yra pakankamai atvira ir patraukli pradedantiems verslininkams. Vakarų šalyse vis daugiau verslininkų įsitraukia į paslaugų sferos veiklą. Formuojantis Lietuvos rinkos ekonomikai, daugėja žmonių, susijusių su komercine veikla. Gausėja smulkių, privačių prekes kuriančių ir paslaugas teikiančių įmonių. Gausioje prekių ir paslaugų rinkoje parduoti savo prekę darosi vis sudėtingiau. Sugebėjimas suprasti ir pakeisti kliento norus, įsiūlyti savo produktą, mokėjimas dirbti rinkai, tampa neatskiriama sėkmingos veiklos sąlyga. Lietuvoje paslaugų sfera plėtojama spartesniu tempu, palyginti su pramonės gamyba, tačiau tiek teoriniu, tiek praktiniu požiūriu paslaugų rinkodara tik pradedama plėtoti. Naujos paslaugos plėtojamos priklausomai nuo jų paklausos, steigiamos naujos paslaugų įmonės.
Ekonomika  Referatai   (17 psl., 28,34 kB)
Praktikos analizė
2009-11-09
Įmonės charakteristika. Įmonės verslo sritis. Įmonės tikslai. Prekės ir paslaugos. Palyginimas su konkurentais. Rinka. Konkurencija Lietuvos Turizmo rinkoje. Marketingas. Reklama. Kainų politika ir kainos. Įmonės valdymas. Darbuotojų kvalifikacija ir išsilavinimas. Finansai. Vadybininkų veikla. Kontrolės mastas.
Vadyba  Analizės   (15 psl., 25,68 kB)
Makroekonomika
2009-11-01
SVARBIAUSIOS MIKROEKONOMIKOS PROBLEMOS. MAKROEKONOMIKOS RODIKLIAI. EKONOMIKOS PUSIAUSVYROS PAGRINDAI. VYRIAUSYBĖS IR TARPTAUTINIŲ EKONOMINIŲ RYŠIŲ ĮTAKA EKONOMIKOS PUSIAUSVYRAI.
Ekonomika  Pagalbinė medžiaga   (14 psl., 32,82 kB)
Pardavimo skatinimą kaip savarankišką rėmimo įrankį pradėta išskirti tik šeštojo dešimtmečio pradžioje. Jau nuo 1969 metų JAV pardavimo skatinimui skiriamos lėšos viršija lėšas, skiriamas reklamai. Pastarąjį dešimtmetį daugelyje JAV vartojimo pramonės šakų pardavimo skatinimui buvo išleidžiama 65 – 75 % bendros reklamai ir pardavimo skatinimui skirtų lėšų sumos. Panašios tendencijos pastebimos ir Vakarų Europoje.
Rinkodara  Referatai   (21 psl., 34,84 kB)
Biržos organizacinė˜struktūra. Rinkos institucijos ir reguliavimas. Listingo reikalavimai. Prekyba vertybiniais popieriais. Specialios procedūros. Atsiskaitymai už sandorius. Narystė biržoje. Biržos įmokos. Rinkos priežiūra. Nauja prekybos sistema. Indeksai. Baltijos šalių vertybinių popierių biržų bendradarbiavimas. Informacija apie rinkąˆ ir biržos leidiniai. Biržos nariai.
Finansai  Pagalbinė medžiaga   (22 psl., 625,8 kB)
Makroekonomika
2009-09-10
Svarbiausios makroekonomikos problemos. Makroekonomikos rodikliai. Ekonomikos pusiausvyros pagrindai. Bendrosios paklausos ir pasiūlos modelis. Makroekonomikos pusiausvyros ir nepusiausvyros atvejai. Prielaidos ekonomikos pusiausvyrai tirti: vartojimas ir investicijos, jų kitimo padariniai. Vyriausybės ir tarptautinių ekonominių ryšių įtaka ekonomikos pusiausvyrai. Iždo (fiskalinės) politikos teoriniai bruožai. Valstybės biudžiato deficito problema ir valstybės skola bei jos aptarnavimas. Grynojo exporto kitimų įtaka ekonomikos pusiausvyrai.
Ekonomika  Konspektai   (16 psl., 31,31 kB)
Finansinės apskaitos esmė, paskirtis ir reglamentavimas. Turto ir nuosavybės esmė apskaitoje. Sąskaitos ir dvejybinis įrašas. Sąskaitų planas. Apskaitos proceso organizavimas. Piniginių lėšų ir skolų įmonei apskaita. Ilgalaikio turto apskaita. Atsargų apskaita. Pirkimų ir pardavimų apskaita. Darbo užmokesčio apskaita. Apskaitos ciklo užbaigimas ir finansinės atskaitomybės parengimas. Kapitalo ir finansinių rezultatų apskaita. Valdymo sistema ir valdymo apskaita. Išlaidos ir jų elgesys. Savikainos esmė ir jos kalkuliavimo metodai. Išlaidų paskirstymas.
Apskaita  Konspektai   (75 psl., 459,84 kB)
Įvadas. Tyrimo tikslas. Tyrimo metodas. Tyrimo planas. Tyrimo hipotezės. Konkurentai. Konkurentų specializacija. Paslaugų kaina. Rėmimas. EUROSERVICE klientų apklausa. Klientų duomenų registracijos formų parengimas. Tyrimų rezultatai. Aptarnaujančio personalo stebėjimas. Tyrimo ataskaita. Hipotezių tikrinimas. Tyrimo išvados. Naudota literatūra. Kliento anoniminė apklausos anketa.
Vadyba  Tyrimai   (22 psl., 64,96 kB)
Vos tik atsirado darbo pasidalijimas, pasirodė ir pinigai. Pinigų vystimosi istorija yra tautų vystymosi atspindys. Įvairiais laikotarpiais jie buvo suprantami skirtingai, tačiau jų pagrindinė paskirtis buvo ir yra ta pati – išmatuoti, palyginti atskirų prekių ir paslaugų vertę. Pinigai naudojami kaip atsiskaitymo, mainų, įkainojimo, apskaitos ir įmonės veiklos efektyvumo priemonė. Šiuolaikinėje ekonomikoje grynieji pinigai atlieka pagalbinį, nereikšmingą vaidmenį – tik apie 1% pirkimų apmokama grynaisiais.
Finansai  Referatai   (11,44 kB)
Šiuolaikiniame pasaulyje įmonės ir organizacijos užima vis didesnę reikšmę. Kiekviena jų yra skirtinga ir unikali savo siūlomų gaminių, paslaugų kokybe, ypatybėmis bei savo veiklos būdu. Mokomąją praktika atlikau UAB „Senukų prekybos centre“. UAB „Senukų prekybos centras”- didžiausias statybinių medžiagų ir namų apyvokos reikmenų tinklas Baltijos šalyse, didmenomis ir mažmenomis prekiaujantis statybos, remonto ir buities prekėmis bei teikiantis įvairias paslaugas: stiklo, medienos drožlių ir plaušo plokščių pjaustymo, jų laminavimo, statybinio glaisto, raktų gamybos, įrankių nuomos, kiliminės dangos apsiuvimo ir kt.
Ekonomika  Kursiniai darbai   (18,56 kB)
Sprendžiant pagal 2005 m. pirmojo pusmečio duomenis, treti metai iš eilės Lietuvos makroekonomikos raida apskritai patenkina optimistų lūkesčius. Ūkio plėtra kol kas išlieka sparti, nepaisant stiprėjančios konkurencijos pasaulio rinkose šalies eksportas nemažina augimo tempo, o einamosios sąskaitos deficitas (ESD) yra priimtino dydžio. Nors naftos produktai grėsmingai brangsta, infliacija išlieka nedidelė ir gyventojų realiosios pajamos šiemet kyla staigiau nei bendrasis vidaus produktas.
Ekonomika  Analizės   (14,26 kB)
Verslo planas
2009-07-09
Individuali įmonė „Argintą“ kuri buvo įregistruota 2006m.lapkričio 15dieną Rokiškio miesto savivaldybėje, rejestro skyriuje, užsiima baldų pardavimu. Įmonė savo veiklą pradės 2006m. sausio 20dieną. Įmonė kuriama siekiant patenkinti vartotojų poreiki, įsitvirtinti rinkoje, įsteigti naujas darbo vietas, gauti pelną. Vartotojai bus supažindinami su įmonės teikiama paslauga, reklaminių skelbimų spaudoje. Steigiamos parduotuvės paslaugos bus baldų pardavimas, bei klientui pageidaujant galės asmeniškai bendrauti su konsultantais, kuri patars koks baldas labiausiai tiks norimam namui ar butui.
Apskaita  Kursiniai darbai   (13,23 kB)
Butai – viena iš svarbiausių nekilnojamojo turto rūšių, kuri vaidina itin didelį vaidmenį žmonių gyvenime, todėl šiame darbe nusprendžiau palyginti butų kainas didžiausiuose Lietuvos miestuose: Vilniuje, Kaune, Klaipėdoje, Panevėžyje ir Šiauliuose. Kainų palyginimą atlikau vadovaudamasis lyginamosios vertės metodu, kurio esmę sudaro analogiško turto kainų palyginimas, t.y. lyginant įvairius skelbimus laikraščiuose, internete ir kituose šaltiniuose.
Rinkodara  Analizės   (4,91 kB)
UAB „Plieninis Skydas“ yra duris, plastikinius langus gaminanti įmonė, įsikūrusi 1995m Vilniuje, kur ir yra jos centrinė būstinė, dar kelios parduotuvės Kaune ir Alytuje, tačiau aš nagrinėsiu šios įmonės padalinį Druskininkuose. Įmonė įsikūrusi UAB „Senukai“ prekybos centre, kas, manau, jai ir padeda išlaikyti ir plėsti klientų ratą, kadangi UAB „Senukai“ apima 60% miesto rinkos, jų patalpa yra idealiausia vieta potencialių klientų paieškai. Šiame prekybos centre durys yra tik parduodamos.
Rinkodara  Analizės   (7,58 kB)
Tiesioginis ir netiesioginis eksportas. Eksporto operacijų organizavimas. Eksportas per tarpininkus vidaus rinkoje. Eksportas pagal kontraktą su užsienio pirkėju. Eksportas per atstovus užsienyje. Eksportas per prekybos atstovybę užsienyje. Eksporto reguliavimo piemonės. Eksporto muitai. Eksporto kreditai. Savarankiški eksporto apribojimai. Eksporto kainų strategija. Eksporto kainodaros veiksniai. Eksporto kainos nustatymas. Eksporto kainų strategija. Eksporto kaštai. Eksporto plėtra Lietuvoje.
Ekonomika  Namų darbai   (16 psl., 33,67 kB)
Kelionių operatorius ir kelionių agentas. Kelionių operatorių savybės, labiausiai vertinamos verslo partenerių. Apie kelionių agentus. Kodėl kelionių agentui naudinga parduoti brangias keliones. Turistinių kelionių tipai. Kelionių organizavimo paslaugų teikimas. Kelionių organizavimo paslaugų teisinis reglamentavimas. Šiandien pagrindinis klausimas yra dėl santykių tarp kelionių operatorių ir kelionių agentų. Štai ką parodo mums vakarų patirtis. Operatoriaus prioritetas akivaizdus, ir tai yra teisinga. Stambios operatorių firmos turi ofisus ir agentų tinklą visose Europos (o kai kurios ir viso pasaulio) šalyse. Šios firmos skirsto rinką, planuoja vienos ar kitos sferos politiką. Individualiai sprendžia reklamos problemas, nustato santykių su klientais taisykles.
Vadyba  Referatai   (13 psl., 19,51 kB)